我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

〖A〗、随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4，调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。另外，图说里面还有其他很多常用的图例。

〖B〗、总结分析：对数据分析过程进行总结，包括数据来源、分析方法、主要发现等。图表解读：对图表中的关键信息进行解读，突出展示疫情的重点数据和趋势。建议与展望：根据分析结果，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势。

〖C〗、在小O地图中，选择高德地图作为底图。配置地图：根据需要调整地图的样式、颜色、标签等。确保行政区名称和病例数能够正确显示在地图上。加载数据并显示：点击“加载”按钮，将Excel表格中的数据加载到地图上。地图将按照行政区显示不同的病例数，形成疫情分布图。

〖D〗、百度地图API：提供了便捷的工具和丰富的功能，适合用于制作疫情分布地图。其他地图API：如腾讯位置服务、高德地图API等，虽然各有特点，但根据参考信息，百度地图API在本次制作中表现更佳。获取疫情数据API：利用fangkai提供的疫情数据API或其他可靠的疫情数据源，确保数据的真实性和实时性。

〖E〗、选择地图制作工具：可以选择专业的地图制作软件或在线地图制作平台，如“小O地图EXCEL插件”等。这些工具通常提供了丰富的地图模板和可视化功能，可以方便地制作疫情分布地图。制作疫情分布地图：在地图制作工具中，导入整理好的疫情数据。

〖F〗、罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合，成功制作出了这份疫情场所分布地图。地图拥有多种功能，包括显示疫情小区位置、提供疫情小区详情、显示省市位置、自定位和地图查询等。为了优化地图显示效果和加载速度，罗孚在源码中进行了多处修改和调整。

利用百度智能云Sugar技术编写的全国最新疫情地图

利用百度智能云Sugar技术编写的全国最新疫情地图，是一个集数据可视化、交互分析与决策支持于一体的综合性平台。该平台通过实时更新和展示全国范围内的疫情数据，为疫情防控提供了有力的信息支撑。

要获取最新疫情跟踪地图，可以访问由个人开发者利用业余时间编写的疫情监控跟踪网站。该网站利用了百度智能云和可视化数据工具suger，提供了2020新型冠状病毒疫情的持续跟踪数据。

百度则深耕搜索引擎优化技术，其文心大模型更强调与百度地图、网盘等产品的多模态数据融合，例如地图导航中的实时语音交互。 应用场景差异： 在金融投资领域，DeepSeek的技术路径偏向本地化部署解决方案，能直接在机构服务器运行模型。而百度侧重云端AI服务集成，如通过百度智能云提供企业级对话机器人。

同时，京东物流基于北斗的云物流信息系统的应用，也为物流行业的智能化、信息化发展提供了新的思路和方向。未来，随着科技的不断进步和应用场景的不断拓展，科技将在疫情防控和物流行业中发挥更加重要的作用。综上所述，科技助力抗击疫情已成为不可逆转的趋势。

一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?

〖A〗、要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。以下是详细的制作步骤：分析设计 明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据，包括确诊病例、死亡病例、治愈病例等关键信息。

〖B〗、在疫情背景下，我们的分析目的主要是了解全球及各国的疫情状况，包括确诊病例、死亡病例、治愈病例等关键数据，以及疫情的发展趋势和各国的防控效果。因此，我们的可视化思路应围绕这些核心指标展开，通过图表形式直观呈现。

〖C〗、关于如何使用这个模板，我们制作了一个视频教程，其实跟镝数的其他模板一样，只需要填入数据即可快速生成图表。玫瑰图图文版教程 步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】，搜索“疫情”，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，打开。步骤二：选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将数据替换为最新的数据。

〖D〗、在绘制玫瑰图时，隐藏极坐标，旋转柱状图角度以提高可读性，选择合适的颜色编码，添加透明度使图案变浅。最终，通过循环批量设置每个扇形区域的类别文字和数值，实现全球疫情确诊人数的可视化。案例进一步分析全国各省零新增天数，通过统计和可视化展示零新增天数的天数数据，提供对疫情发展状态的直观了解。

〖E〗、直观性：通过圆弧的半径长短直观地展示各国或各省的疫情数据大小。可读性：通过调整角度、颜色和添加文字等方式，提高图形的可读性和美观性。分析性：可以方便地对比各国或各省的疫情数据，进行进一步的分析和研究。

基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)

〖A〗、实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化 图表类型：折线图 展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。

〖B〗、本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。

〖C〗、疫情数字展示：使用指标卡形式，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数、死亡人数、治愈人数等。左侧地图与折线图：利用ECharts图表库，展示上海疫情地图，以及疫情发展趋势的折线图，帮助用户快速了解疫情地理分布和趋势变化。

〖D〗、ECharts 5 对“分裂”、“合并”的支持，不仅需要设置 morph： true，还需要在 setOption 时，指定旧数据的哪个维度映射到新数据的哪个维度上。然后 ECharts 用这两个维度里的值进行对应，计算出数据项是否应该分裂、合并。

〖E〗、点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4，调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。另外，图说里面还有其他很多常用的图例。都是我们用echarts经常来做的。